Система контроля библиотеки на Flask-Potion, Часть 0: готовим всё, что понадобится

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.

Прежде чем перейти к статье, хочу вам представить, экономическую онлайн игру Brave Knights, в которой вы можете играть и зарабатывать. Регистируйтесь, играйте и зарабатывайте!

Введение


В своей работе я уже некоторое время использую Flask-Potion — фреймворк, основными достоинствами которого являются: весьма удобная интеграция с SQLAlchemy моделями, автогенерация crud-эндпоинтов, наличие клиента potion-client (весьма удобного, если пишешь API сервиса, использование которого понадобится в другом сервисе).


Я заметил, что на русском языке о flask-potion почти ничего нет, но думаю кому-то это данный фреймворк может показаться интересным.


Вместо простой обзорной статьи на этот фреймворк я решил написать несколько статей о создании системы контроля для библиотеки "Furfur" на основе Flask-Potion.


Данная система должна уметь делать следующее:


  • Хранить информацию о книгах (isbn, название, описание, автор и т.д.)
  • Хранить информацию о пользователях (читатели и библиотекари)
  • Оформлять выдачу книги из библиотеки на определённый срок с возможностью продления

В этой системе мы воспользуемся следующими инструментами:


  • PostgreSQL
  • Flask, Flask-SQLAlchemy, Flask-JWT, Flask-Potion, Flask-Migrate

Подготовка


Скелет


Чтобы не собирать скелет для проекта самим, воспользуемся cookiecutter-шаблоном Valefor, который включает в себя все вышеперечисленные зависимости и даже больше.


cookiecutter gh:lemegetonx/valefor

Этот шаблон включает в себя два приложения:


  1. app — основное. Содержит в себе функции-обработчики для jwt, mixin классы для potion ресурсов и sqlalchemy моделей, а также пакет с конфигурациями для приложения.
  2. user — на старте шаблона, содержит только модель пользователя.

Установка зависимостей


В шаблоне используется poetry для разрешения зависимостей, но с недавних пор pip тоже поддерживает pyproject.toml, поэтому тут выбор за вами. Я воспользуюсь poetry.


poetry install

Конфигурация


Для упрощённой конфигурации в шаблоне применена библиотека sitri. Нам понадобится немного изменить настройку объекта Sitri.


  1. Изменим app/config/provider.py. Заменим SystemCredentialProvider на YamlCredentialProvider, чтобы данные для авторизации в сторонних системах брались из файла credential.yaml, добавлять который в коммиты мы не будем:

from sitri import Sitri  
from sitri.contrib.yaml import YamlConfigProvider, YamlCredentialProvider

configuration = Sitri(  
    config_provider=YamlConfigProvider(yaml_path="./config.yaml"),  
    credential_provider=YamlCredentialProvider(yaml_path="./credential.yaml"),  
)

P.S. подробнее о том, что собственно здесь происходит легче прочитать в документации, если коротко, то сейчас мы просто определили откуда будем брать данные для конфигурации и авторизации.


  1. Раз уж мы сделали по сути одинаковые провайдеры, то лучше в database.py заменить нижние подчеркивания в ключах в вызове get_credential на точки.

DB_NAME = configuration.get_credential("db.name", path_mode=True)  
DB_HOST = configuration.get_credential("db.host", path_mode=True)  
DB_PASSWORD = configuration.get_credential("db.user.password", path_mode=True)  
DB_PORT = configuration.get_credential("db.port", path_mode=True)  
DB_USER = configuration.get_credential("db.user.name", path_mode=True)

Итак, файл config.yaml уже был в шаблоне, а вот credential.yaml должны написать сами. В реальной жизни подобные файлы обязательно добавляются в .gitignore, но я добавлю шаблон credential.yaml в репозиторий, чтобы его структура была понятна любому, кто зайдёт в проект.


Базовый credential.yaml:


db:  
  name: furfur_db  
  host: localhost  
  port: 5432  
  user:  
    password: passwd  
    name: admin

База данных


Следующий этап нашей подготовки — это развертывание СУБД, в данном случае PostgreSQL. Я для удобства сделаю stack.yaml файл, где опишу запуск контейнера postgres с нужными для нас данными.


version: '3.1'

services:

  db:
    image: postgres
    restart: always
    environment:
      POSTGRES_PASSWORD: passwd
      POSTGRES_USER: admin
      POSTGRES_DB: furfur_db
    ports:
      - 5432:5432

Как говорилось ранее, в состав шаблона valefor входит базовая модель User, нужная для работы JWT (хендлеров), поэтому заключительный этам подготовки БД — это миграция (создание таблицы пользователей).


Находясь в корне проекта исполняем следующие команды:


export FLASK_APP=furfur.app

flask db init
flask db migrate
flask db upgrade

Всё, с подготовкой БД, как и в целом основы для нашей системы, мы закончили.


Что дальше?


В следующей части мы рассмотрим простые и модельные ресурсы в flask-potion, автогенерируемую документацию и используемую спецификацию схемы для запросов.

Источник: https://habr.com/ru/post/472018/


Интересные статьи

Интересные статьи

С совершенствованием элементной базы всё меньше энергии уходит в тепловую: снижается сопротивление транзисторов в открытом состоянии, растут частоты импульсных преобразователей напряж...
В тот день мой кошелёк остался в офисе, о чём удалось узнать только на трамвайной остановке. Было грустно: уволился коллега, с которым мы работали 4 года бок о бок, мы только проводили его. Надо ...
В первых двух статьях я поднял вопрос автоматизации и набросал её фреймворк, во второй сделал отступление в виртуализацию сети, как первый подход к автоматизации настройки сервисов. А теперь при...
Классификация покрова земли при помощи eo-learn. Часть 2 Часть 1 Переходим от данных к результатам, не покидая рамки своего компьютера Стек изображений небольшой зоны в Словении, и карта с к...
Часть 1 >> Часть 2>>Часть 3 Тесты Из-за изменений SMU, упомянутых ранее, никакие сторонние утилиты не могут считывать данные Radeon VII, хотя патчи ожидаются в ближайшее время. Инст...